应用程序状态切换检测

任何一个合理的应用程序的运行时间内,微观上都会存在或多或少的“状态切换”。所谓状态切换的定义就是在用户可感知的特征变化。可感知的特征可以理解为对各种资源的需求变化的特性。
有点绕,举个简单例子:一个SQL数据库,在只有一个用户连接的时候,每次用户的访问都会出发一个状态切换事件,而当用户使用长连接(pipe line)去执行多个SQL命令时,由于SQL的不同,每个SQL之间就是一个状态切换。

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从stream的多线程协同效率说起

似乎每次开头都要讲述一下计算机或者说x86架构的演进历史,这似乎成了站长Litrin的一种习惯。现在的x86架构CPU频率以及最大IPC已经接近极限,厂商倾向于将越来越多的核心通过SMP技术多线程负载。不妨做一个思想实验:将计算机的任务想象为搬砖,CPU核心则是搬砖的工人。根据我们的常识,工人越多则任务完成的越快,也就是意味着核心数和性能是成正比的。然而事实真的如此吗?

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5月中旬,我参加了在加利福尼亚圣克拉拉万豪举办的Intel Data Center Design Conference 2018(DCDC’18)这个主要针对与数据中心设计的会议。期间我做了关于Intel RDT技术在数据中心业务质量(QoS)保障为主题的presentation。尽管在本月还有台北、上海、北京三场普通话的同主题演讲,这里还是分享下整个英文版本演讲的主要内容。

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Top-down性能分析模型

长久以来,我们对计算机资源的理解一直都停留在cpu,内存容量,IO这类的大粒度的划分之上。一个简单的top或者vmstat命令就很方便的帮助我们得到某某计算机需要升级CPU或者加内存这类的结论,经验告诉我们,这一切似乎没有什么错。

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使用vagrant自动部署虚拟机

在虚拟机的日常使用和开发中,我们经常要做很多打包、发布、部署的操作。对于一定的规模之后,或者牵扯到多点分布之后,这个过程就会变成一个无比的痛苦的操作。当然,对于我个人来说,我的第一反应将会是采用container进行封装后发布。但这对于更为复杂的场景——比如虚机+容器的混合场景往往还是只能采用手工操作的方式。

vagrant就是一个针对这个场景下开发出来的快速发布工具。

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这次,就来深入了解下NUMA。

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事出这一段时间做了不少基于SP

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Kubernetes的几个概念

话说在数据中心虚拟化的大潮中,除了Google以外,每个大玩家都有一个自己的云,例如aws之于亚马逊,阿里云,百度云,腾讯云之流,而Google明显是点开了别的技能树,他的app engine以及后续的Cloud Platform则是基于container技术的实现。对于虚拟机的云,我们完全可以采用一个OpenStack来涵盖他们的功能,而对应Google的,Google则自己推出了他们云屏他的开源实现Kubernetes。

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容器和虚机

这一段时间,凡是提及容器技术的话题总会成为热门。外界的声音似乎一致认为容器技术,或者说docker.com推出的,通过简单的docker命令管理和使用的,从docker image部署出来的docker 容器(真绕!)将会成为下一个取代各式虚拟机的技术。事实真的如此吗?

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之前我们通过几个概念简单的介绍

从超售到抽象

一直关注我博客的人兴许会注意到,我近期一直在关注Docker容器以及Mesos集群方面的东西。有很多人觉得这也就是一个虚拟化的新方式,然而我现在就要说说容器化之后的东西。

首先要回顾一下计算机最原始的状况。所谓的“分时计算系统”。也就是说N多的用户公用一台主机——体积不小,价格也很高,做不到PC的概念,只能私下里开会预定时间表。大家事先准备好自己的打孔纸带,也就是现在意义上的程序,然后分别送到主机上去执行,得出结果。

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迁移到SAE

如果你的眼尖的话,你会发现现在的开源小站已经使用了SAE(新浪云)的链接地址了。记不清这已经是开源小站的第几次迁移了,来回的服务器搬迁之类的话题已经算不上是一个技术问题的话,大到“伤筋动骨”级别的迁移,有过drupal+pgsql到Wordpress+mysql的迁移有过Apache/mod_php到Nginx/php-fpm的迁移;如果再要说的话那就是这次迁移了。

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